はじめに
今年、東京オリンピック・パラリンピック競技大会（以下、オリンピック・パラリンピッ
ク）が開催される国内では、新しい技術改革や新情報サービスが展開されてきました。オ
リンピック・パラリンピックはスポーツの祭典ですが、同時に新しい技術などが私たちの生活に入ってきた歴史ともいわれています。
1964年の東京オリンピック・パラリンピックでは、首都高速道路や東海道新幹線が登場
し「東京―大阪」間を4時間で移動することが可能となりました。今では、新幹線は北から南まで路線を伸ばし、重要な経済基盤となっています。
オリンピック・パラリンピックが世界各地で開催されるごとに、新たな技術が日常生活と産業に浸透し必要不可欠な物（機器・サービス）は増えてきました。そして、今回の東京オリンピック・パラリンピックでは、IoTや情報通信の技術が急激に進化することが予想されます。
IoTや情報通信技術の革新により、あらゆる物がインターネットに繋がり、クラウドを通して人工知能（AI）がビッグデータからユーザに多くの情報と利益を提供しています。私たちビル管理関係者にも、同様にビル設備機器のIoT技術活用化の波が押し寄せることが十分に予想できます。
本レポートは、AI、IoT技術にスポットを当てて調査した内容をまとめております。AI、IoT技術には、私たちがビルへ持ち込める範囲の技術もあり、一部を参考として紹介しています。主に、業務効率化や品質確保が効果として、期待できます。各社におかれましては、
生産性・業務効率向上策の参考となれば幸いです。
また、同時にサービスが開始される５Gに関して、少し触れております。ビル内設備機
器や設備運転・制御システムへの導入や影響は、まだレポートができる時期ではありませんが、今後ビル設備に活用されることは予想できる範囲内です。
なお、本レポートテーマの研究と執筆にご尽力いただきました技術専門委員会の各委員並びに資料の提供をいただきました各メーカーの皆様には、ここに改めて厚くお礼申し上げます。
令和2年2月吉日
公益社団法人

東京ビルメンテナンス協会

建築物施設保全委員会
専門委員長

1

伊藤

和文

技術専門委員会

ＡＩ、
ＩoＴの設備管理現場での活用
目次

1

１「AI、IoT」技術の建物導入
２最新ツールの紹介①点検ツール【ｈａｋａｒｕ．
ａｉ by GMO】

6

②点検ツール【ＣＨＥＣＫＲＯＩＤ】

8③エネルギーマネジメント【エナジーカラリング】

10④エネルギーマネジメント【ＤiＡｓ】

12⑤作業者支援ツール【インテリジェントビューア】

14⑥作業者支援ツール【熱中症対策サポーター】

16⑦物品管理ツール【タグマッチ】

18

３最新技術の動向

20

４レポートのまとめ

23

奥付

2

1 「AI、IoT」技術の建物導入（ 1 ）「AI、IoT」技術の動向① 国内動向と社会動向
国内では、社会全体の最先端ICT化実現に向けた研究開発の強化として、IoT共通基盤技術の確立・実証が進められています。
本格的なIoT社会の到来により、2020年代には約500億台のIoT機器が接続されることや、現在の約3倍の通信量（トラヒック）となることが予測されており、通信量の一層の増大等への対応が課題となっています。多様なIoTサービスを創出し、膨大なIoT機器による多様なサービスの接続ニーズに対応するため、総務省は平成28年度から、膨大な数のIoT機器を迅速かつ効率的に接続する技術、異なる無線規格のIoT機器や複数のサービスをまとめて効率的かつ安全にネットワークに接続・収容する技術等の共通基盤技術の研究開発を実施するとともに産学官連携による推進体制をとっており「スマートIoT推進フォー
ラム」と連携し、国際標準化を推進しています。
またIoT技術により、今まで蓄積できなかったデータも数値データとして蓄積される時代となります。多くのデータが蓄積される「ビッグデータ」時代となり活用するための手法として「AIに食べさせて結果を出させる」といった言葉をここ数年多く聞く機会が増えたと思います。それと同時に「ディープラーニング（深層学習）」という言葉も聞くようになってきました。
② 用語の定義「AI、IoT、ディープラーニング（深層学習）」について正しく理解をするため、それぞれの用語の定義を確認しておきましょう。
「AI（エーアイ）」とは、「Artificial Intelligence（アーティフィシャルインテリジェンス）」の略語です。
「artificial（人工的な、人造の）」、「intelligence（知性、知性的存在）」といったこれらの言葉から、「人工知能」を意味する言葉です。
AI（人工知能）とは、簡単にいうと人間の脳の仕組みをコンピュータで模倣したソフト
ウェアやシステムのことです。
「IoT（アイオーティー）」とは、一言でいうと、いろいろな物がネットワークに繋がる世界のことをいいます。
物がネットワークに繋がることで膨大に収集される膨大なデータ（ビッグデータ）の活用を見据えて、IoTが近年非常に重要視されているのです。
IoT（アイオーティー）とは、「Internet of Things（インターネットオブシングス）」の略であり、物にセンサーや電波によって個体を識別する技術を搭載することで、その物の状態を即時的に把握、制御できるようにする仕組みのことをいいます。
つまり、いろいろな物がネットワークに繋がる世界のことをいい、IoTを日本語訳すると、「物のインターネット」となります。
IoTによってたくさんの物がネットワークに繋がると、膨大な情報が収集できるようになり、2020年には世界で500億台以上の物がインターネットに繋がるといわれているほどです。
そうして蓄積した大量のデータをビッグデータと呼びますが、このビッグデータを活用することで、多くの人々の行動パターンや習慣を掴んで企業戦略に役立てられるということなのです。
出典：ＡＩＺＩＮＥ（エーアイジン）『ITとは？ AI（人工知能）とは？初心者向けに違いを整理してみた』『ビッグデータやAI（人工知能）を支えるIoTを簡単解説』

より抜粋「ディープラーニング（深層学習）」とは
人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法の一つです。人工知能（AI）の急速な発展を支える技術であり、その進歩により様々な分野への実用化が進んでいます。 近年開発の進んでいる自動運転車においてもカギとなっているのは、ディープラーニングです。
③ 人工知能（AI）のイメージ（日米）
人間の脳の働きをコンピュータが模倣することができると、これまでにはできなかった
複雑なプロセスをコンピュータに任せ自動化することができ、多くのコストを削減できた
り効率化を行うことが可能になったりします。それだけでなく、人間よりも優れている計1

算能力を活かすことで、非常に膨大な量のデータを扱うことが可能です。その中から傾向を特徴的に分析したり、今後の動向を予測したりと、SF映画のような世界がやってくる
ことも期待されています。
0

5

10

15

20

コンピューターに自我（感情）をもたせる技術

25

30

19.7

コンピューターが人間のように見たり、聞いたり、話したりする技術
人間の脳の仕組みと同じ仕組みを実現する技術
人間の脳の認知・判断などの機能を、
人間の脳の仕組みとは異なる仕組みで実現する技術
ゲームやクイズなどの特定の分野において、人間と同等もしくは人間以上の能力を実現する技術
画像や自然言語（話し言葉や書き言葉）、様々なデータなどを分析して、その意味合いを抽出する技術

14.8

上記イメージに近いものがない

10.3
日本（n＝1,106）

42.3

22.2
28.9

20.2
10.9

45（％）

35.6
36.9
26.3

17.2

人間を超える知能を実現する技術

40

19.3

16.3

学習や推論、判断などにより、新たな知識を得る技術

35

27.4

33.9

18.6
24.0
米国（n＝1,105）（出典）総務省「ICT の進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（平成 28 年）より作成

日米の就労者が抱く人工知能（AI）のイメージは、日米ともに、「コンピュータが人間のように見たり、聞いたり、話したりする技術」という人間の知覚や発話の代替に近いものが多いです。加えて、米国では、人工知能（AI）は「人間の脳の認知・判断などの機能を、
人間の脳の仕組みとは異なる仕組みで実現する技術」という人間の脳の代替に近いイメー
ジも浸透しています。このように、人工知能（AI）に対するイメージは、日米で必ずしも一致するものではなく、また一様ではないのが現状です。
（ 2 ）「AI」技術の歴史
人工知能（AI）の研究は1950年代から続いていますが、その過程ではブームと冬の時代が交互に訪れてきたとされ、現在は第三次のブームとして脚光を浴びています。
人工知能の置かれた状況

主な技術等

1950 年代
1960 年代
1970 年代
1980 年代
1990 年代・探索、推論第一次人工知能ブーム ・自然言語処理
・ニューラルネットワーク（探索と推論）・遺伝的アルゴリズム
冬の時代
第ニ次人工知能ブーム（知識表現）
冬の時代

2000 年代
2010 年代

第三次人工知能ブーム（機械学習）

・エキスパートシステム
・知識ベース・音声認識・データマイニング・オントロジー

人工知能に関する出来事
チューリングテストの提唱（1950 年）
ダートマス会議にて「人工知能」という言葉が登場（1956 年）
ニューラルネットワークのパーセプトロン開発（1958 年）
人工対話システム ELIZA（1964 年）
初のエキスパートシステム MYCIN 開発（1972 年）
MYCIN の知識表現と推論を一般化した EMYCIN 開発（1979 年）
第五世代コンピュータプロジェクト（1982 ～ 92 年）
知識記述のサイクプロジェクト開始（1984 年）
誤差逆伝播法の発表（1986 年）

・統計的自然言語処理

ディープラーニングの提唱（2006 年）

・ディープラーニング

ディープラーニング技術を画像認識コンテストに適用（2012 年）（出典）総務省「ICT の進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（平成 28 年）① 第一次人工知能ブーム
第一次人工知能（AI）ブームは、
1950年代後半～ 1960年代です。コンピュータによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題に対して解を提示できるようになったことがブームの要因でした。冷戦下の米国では、自然言語処理による機械翻訳が特に注力されました。
しかし、当時の人工知能（AI）では、迷路の解き方や定理の証明のような単純な仮説の問
題を扱うことはできても、様々な要因が絡み合っているような現実社会の課題を解くことはできないことが明らかになり、一転して冬の時代を迎えることになりました。
② 第二次人工知能ブーム
第二次人工知能（AI）ブームは、1980年代です。
「知識」（コンピュータが推論するために必要な様々な情報を、コンピュータが認識できる形で記述したもの）を与えることで人工知能（AI）が実用可能な水準に達し、多数のエキスパートシステム（専門分野の知識を取り込んだ上で推論することで、その分野の専門家のように振る舞うプログラム）が生み出されました。日本では、政府による「第五世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進されました。しかし、当時はコンピュータが必要な情報を自ら収集して蓄積することはできなかったため、必要となるすべての情報について、人がコンピュー
タにとって理解可能なように内容を記述する必要がありました。世にある膨大な情報すべてを、コンピュータが理解できるように記述して用意することは困難なため、実際に活用

2

可能な知識量は特定の領域の情報などに限定する必要がありました。こうした限界から、
1995年頃から再び冬の時代を迎えたのです。
③ 第三次人工知能ブーム
第三次人工知能（AI）ブームは、2000年代から現在まで続いています。まず、
現在「ビッグデータ」と呼ばれているような大量のデータを用いることで人工知能（AI）自身が知識を獲得する「機械学習」が実用化されました。次いで知識を定義する要素（特徴量＊）を人工知能（AI）が自ら習得するディープラーニング（深層学習や特徴表現学習とも呼ばれる）が登場したことが、ブームの背景にあります。
＊特徴量：対象を認識する際に注目すべき特徴は何かを定量的に表すこと。
ディープラーニング以前は人間の手で特徴量を設計していたが、ディープラー
ニングによって画像認識や音声認識などでコンピュータが自ら特徴量をつくりだすことが可能となった。
（ 3 ）「IoT」技術の近況
概念「様々な物がインターネットに繋がること」IoT（Internet of Things）「インターネットに繋がる様々な物」① 建物のIoT化の事例家屋の電力制御のHEMS

HEMS（へムス）は、Home Energy Management Systemの略
総務省 ICTスキル総合習得教材より② ICT・データの利活用の4段階モデル
1 段階目：センサー等によるデータの収集
IoT機器にはセンサーをとり付けることができ、人間の五感（視覚、聴覚、味覚、嗅覚、触覚）で感知できるようなデータの収集ができます。
2段階目：クラウド等へのデータの蓄積

IoT機器（センサー）からクラウド（サーバ）へのデータの集約・蓄積のイメージ
総務省 ICTスキル総合習得教材より

3

3段階目：人間や人工知能によるデータ分析

クラウド（サーバ）に蓄積された情報と現在のセンサーデータを組み合わせた分析例
総務省 ICTスキル総合習得教材より
4段階目：分析・データに基づく作動

受信したデータに基づいて作動する機器の例
総務省 ICTスキル総合習得教材より③ IoT関連機器の稼働台数推移
（百万台）
40

【製造】IoT でつながる機器の稼働台数推移
建機用エンジン等のモニ
ターシステム（Construction
Vehicle Subsystems）

35
30

プログラム等のコントロー
ルシステム（industrial
Controllers）

25

在庫管理用スマートタグ（Smart Asset Tagging）

20
15

スマートロボット（製造現場用）（Smart Robots）

10
50
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

出典：Gartner“Forecast:Internet of Things,
Endpoints and Associated Services,
Worldwide,2014”20 October 2014
ガートナーのリサーチを元に経済産業省作成（ 4 ） 建物設備への導入① 中央監視装置のモバイル化
従来は防災センターに固定設置されていた中央監視装置にて、ビル管理会社設備員が運転監視業務や設定変更業務を行ってきました。近年、中央監視装置機能を持ち出せるサー
ビスが提供されはじめました。スマートフォンなどのモバイル端末にて離れた場所でも、中央監視装置の機能を利用できる時代です。
メーカーは、建物管理へIoT活用による業務効率化を提案してきています。
中央監視室に居なくても、警報発生が確認でき、空調設定の変更なども可能な機能を提供しています。セキュリティ上懸念しているメーカーもあり、更新工事での採用提案は慎重にすべきですが、多くの新規参入メーカーはIoTを活用した機種の情報を注視しなければならないでしょう。
② 中央監視装置のクラウド化
従来は中央監視装置を防災センターに設置し、ビルメンテナンス会社が運転・監視業務を行うことで業界の歴史を刻んできました。近年、中央監視装置自体の構成方法に大きな変化が生じています。クラウド上に中央監視装置機能を設け、ビル側にはセンサー計量器、通信装置のみが設置され装置更新が不必要なシステムサービスが提供されています。
クラウド：インターネットなどのネットワーク経由でユーザにサービスを提供する形
態。 クラウド（cloud）は直訳すると「雲」を意味する。
4

③ ビル管理者が選択・活用できる「AI」「IoT」技術
ビル機能として採用される「AI」「IoT」技術は、設計段階で計画されるものですが、運用段階で活用できる「AI」「IoT」技術はビル管理者が計画し採用できるものが市場に数多く提供されています。
例えば、作業員が身に着ける肌着（センサー内蔵）から得たデータで、体調管理するシ
ステムや画像認識技術の応用による計量器（メーター）指針自動読み込み・データ保存などがあります。
本レポートでは、我々ビル管理者が持ち込める管理ツールをこの後紹介しています。
商品構成・技術応用は、日進月歩であり「昨日はもう古い」になりがちですが、点検業務、報告作成業務での業務効率化への検討資料とし活用できる内容です。
尚、各事例の実証作業は行っておりません、各社それぞれのメーカー、サービス提供元
での詳細を確認して活用検討を行ってください。
（ 5 ） セキュリティ課題（IoTを技術を活用する善と悪）「IoT」の普及で、多くの機器がインターネットと接続されデータがクラウド上に蓄積されたデータが「AI」により分析された結果を多くの企業が活用している時代です。
「AI」「IoT」技術進化は、多大な恩恵をもたらす一方、事故やサイバー脅威により制御できなくなる恐れも内在しています。その場合は多大な経済的・社会的な損失が生じます。
近年ビル設備システムは、入居者満足向上のためにビルネットワークと接続され、空調・照明・会議室予約などのシステムと連携し、外部からのアクセスも可能となっています。
便利になる情報技術は、悪意を持って活用をする者もいると考えましょう。
大手企業がマルウェアにより、大きな被害を受けています。攻撃は施設空調システムに侵入し夏季冷房を停止させサーバの熱停止を招く事例も発生しています。
便利になった環境と道具を安心して利用するために、セキュリティ構築と情報の収集に努めてください。参考となる総務省情報サイトを紹介しておきます。
初心者から学べ、理解することができます。
・専門用語の解説
・一般利用者の対策
・企業・組織の対策

総務省 安心してインターネットを使うためにサイトＵＲＬ：http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/
外部との通信機能を持つ機器では、認証システムがセキュリティ上重要であるとも認識
しましょう、難しい課題です。
ビル内クローズであった中央監視装置、自動制御装置時代は、USBメモリによる感染を心配し使用するUSBメモリの管理をしていました。また、USBメモリ自体のセキュリ
ティが高い物を使用する対策（物理的対策）で解決してきました。
通信環境での感染は、復旧に多大な時間と費用が必要となります。
総務省・経済産業省による「IoT セキュリティガイドラインver1.0」が参考となります。
是非ガイドラインを一読して安全に「AI」「IoT」技術を活用しましょう。
IoT の動向と近年の脅威事例（本文抜粋）
カテゴリー

サブ
カテゴリー

発表年・
会議

概要

自動車関連
サービス

・コネクテッドカー・サブシステム2015 年Black Hat
USA

インターネットから自動車の遠隔操作を可能とする脆弱性を紹介。自動車のマルチメディアシステムのコントローラへインターネット経由で接続し、別のコントローラのファームウェアを書き換え、CAN（＊1) バス上で不正なコマンドを送信することで、自動車のハンドルやエンジン等の遠隔操作に成功。

消費者向け
サービス

・ホーム
エネルギー
マネジメント（HEMS）

2014 年Black Hat
USA

セキュアでないホームオートメーション開発の危険性の一例を紹介。ホテルの部屋にある機器・設備の通信に利用されている KNX（＊2）net/IP プロトコルをキャプチャ・解析し、機器・設備を不正に遠隔操作することが可能。

産業別の
サービス

・医療

2012 年
ペースメーカー及び植込み型除細動器へのハッキングのデモを紹介。植込み型
Breakpoint
除細動器のワイヤレストランスミッタの脆弱性を利用し、近距離から植込み型
Security
除細動器に不正な動作を行わせることに成功。
Conference（＊1）CAN： Robert Bosch 社が 1986 年に公開した車載ネットワークプロトコル。1994 年国際標準規格（ISO 11898）に認定。
（＊2）KNX：欧州の KNX 協会が 2002 年に公開したスマートハウスにおける通信プロトコル。2006 年国際標準規格（ISO/IEC 14543－3）に認定。

IoT セキュリティガイドラインver1.0」より
サイトURL：https://www.meti.go.jp/press/2016/07/20160705002/20160705002.html
5

2

最新ツールの紹介（ 1 ） 製品名・会社名■hakaru.ai by GMO【GMOクラウド（株）】①点検ツール【hakaru.ai byGMO】
https://ir.gmocloud.com/（ 2 ） 製品特徴
ビル管理の現場で生じる様々なメーターの点検業務には、メーターを一つずつ目視で確認し、手書きで数値を紙台帳に記載した後、パソコンでその数値をデータ入力するといった多くの過程・コストが発生しています。また、点検漏れや記載ミス、パソコン入力時の数字の読み間違いや、リアルタイムでの現状確認や異常の把握が難しいといったリスクも抱えています。
また、スマートメーターを導入する場合にも、購入や設置工事に費用がかさむ一方、メー
ターの値だけでなく異臭や異音などの人間でなければ分からない異常をすみやかに発見するためには、これまで通り人間の五感を使った見回り点検が必要となります。
そこでGMOクラウド社は、こうした一連のメーター点検業務における課題を解決する
ため、AIを活用して現場の点検業務を効率化する「hakaru.ai byGMO」を開発しました。
スマートフォンでメーターをパシャリと撮影するだけで、AIによる画像認識を行い、メー
ター数値の読み取り・台帳記入までを自動化し、点検業務を大幅に効率化することに成功しました。
市販のスマートフォンに専用アプリをインストールし、計測したいメーターを登録して発行されるQRコードを貼れば導入できるため、既存のメーターの買い換えや、設置工事を行う必要がありません。日々の点検は、スマートフォンでメーターを撮影するだけで数値の読み取り・記録までを自動化するので、低コストでの導入が可能となっています。
更に、ビル管理会社からのニーズに応え、過去の数値との差分表示機能も用意されています。そのほか、異常値の検出時に管理者にアラートを通知する機能や、点検の進捗状況
をリアルタイムに把握できる見える化機能、点検作業時に撮影したメーター画像の保存機
能、現場で感じたことをメモする機能も備えています。対応メーターの種類も豊富で、電気・水道などに使われる回転式メーター、時計の文字盤のようなアナログメーター、デジタル
数字メーターのほか、電流計などにも対応しています。
（ 3 ） 製品概要
「hakaru.ai byGMO」は、ビル管理や工場などで行われる点検業務を効率化するサービスです。既存のメーターと、固有に発行したQRコードを一緒にスマートフォンで撮影するだけで、AIがメーターの値を読み取り・集計できるサービスです。自社開発のAIによる独自の画像認識技術を活用しており、人間による目視確認と同等の精度でメーターの値を読み取ります。
【製品URL】https://iot.gmocloud.com/hakaru-ai/（ 4 ） その他
国内・海外のビル管理業務を担う企業への導入事例があります。また、製造業でも電子部品大手のローム株式会社の工場で使用されるなど、導入実績を増やしています。
「hakaru.ai」の導入を決めたビル管理会社からは「点検業務を大幅に効率化できるのが良い。点検状況を遠隔地からでも確認できる、異常値が出た場合にアラートを通知できるなど日々の業務改善メリットに加えて、点検時のメーターを写真で残せるため、異常発生時に備えた記録を残せる点でも安心感がある。
」と評価されています。
また、異常発生時に管理者に連絡をする間の点検業務の一時中断や、連絡事項の伝え漏れリスクなどの課題を改善できる点でも、ビル・ファシリティの保全に役立つことが期待
できます。

6

▼対応メーターの種類も豊富▲hakaru.aiの仕組み図▲カレンダーから指定した日付との数値の差分を表示可能

7

2

最新ツールの紹介②点検ツール【CHECKROID】（ 1 ） 製品名・会社名■CHECKROID（チェックロイド） http://www.checkroid.com/【販売代理店：SCSK（株） 製品開発元：SCSK北海道（株）】（ 2 ） 製品特徴
CHECKROIDは、設備保守点検業務のICT化を支援するソフトウェアです。点検業務
へのIoT、AIの導入は、（1）データの収集、（2）データの蓄積、（3）データの分析、（4）
分析に基づく動作のそれぞれの段階において、どう『品質向上』
・『人材不足』などの課題を解決していくのか、検討していくとよいでしょう。
データの利活用の 4 段階

利活用の各段階において注目されている製品・技術・サービス
ICT・データ利活用の段階注目されている
製品・技術・サービス⑴

データの収集IoT 機器［センサー］⑵

データの蓄積クラウド［仮想化・分散技術］⑶

データの分析

AI（人工知能）・機械学習⑷

分析・データに基づく作動

IoT 機器［アクチュエーター・ロボット］

CHECKROIDは、モバイル端末による点検データの収集とクラウドへのデータの蓄積、蓄積した点検データを自由に様々な帳票スタイルで出力といった基本的な機能と、WebAPI機能による他システムへの連携やCHECKROIDのカスタマイズ開発により、様々な業種での業務効率の改善、管理品質の向上に活用されています。
（ 3 ） 製品概要
・サーバは、SaaS（クラウド）版・オンプレミス版を選択可能です。
・タブレット端末には、Android、iPad、Windowsタブレットが使用可能です。
・タブレット端末からの入力は、操作しやすい上下スクロール形式で、テキスト、数値、
選択形式などによる入力や、写真撮影・手書きメモにも対応しています。
（ 4 ） その他
時間を追って蓄積された大量のデータを分析することで、異常の早期発見、劣化傾向の判断、課題解決のヒントが得られることがあります。これらの分析作業は従来、人間の労力と経験によることが一般的でしたが、AIなどによって、自動的に行えることが期待されています。AIの一分野である『機械学習』などを有効活用するためには、長期間の膨大なデータから必要な情報を効率的に取得できる手法も、重要となります。

8

■モバイル端末での点検入力イメージ

・新たに加わったAIを活用したOCR機能は、低い照度での読み取りやフォントに依存しない読み取りにより、簡単に検査・点検結果のテキスト化が可能です。
人による数値の記入ミスや、外国人労働者の誤字問題を低減できます。
■出力帳票のレイアウトイメージ■システム連携のイメージ

9

2

最新ツールの紹介③エネルギーマネジメント【エナジーカラリング】（ 1 ） 製品名・会社名■エナジーカラリング【（株）EnergyColoring】 https://www.energy-coloring.com（ 2 ） 製品特徴
AIやIoTの活用と考えると、手間ひまコストやメンテナンスのことが、どうしても気になってしまいます。また、エネルギーデータの分析となると、どうしてもアウトプットのイメージに頭を悩ませてしまいます。
この製品は、オフィスビルのキュービクルや分電盤に中古スマートフォンを活用したセンサーを設置し、消費電力の用途をWEBダッシュボードで見える化する消費電力の内訳
可視化ツールです。
通常実施している省エネポテンシャルを診断する分析手法は、専用装置を用い現場観察をふまえた高い専門性を要するものです。このため、高齢化に伴う専門人材の退職、新規人材の獲得の難しさ、人材育成にかかる時間・費用などの点で多くの問題があるといえます。比較的簡便な手法でこうしたデータが入手、分析できることは、AIやIoT普及の恩恵を利用する相応の機会といえます。
エナジーカラリングの3つの特徴① 測定開始後、最短48時間後より商工業を含む全設備の消費電力を用途別に見える化。
② 高価な設備の導入が不要。中古スマホを活用したセンサーで、おおまかに消費電力の用途内訳を把握。
③ 電気工事を必要とする電圧測定が不要なため、短時間で安全に取り外しができ、複数顧客へ使い回しが可能。
（ 3 ） 製品概要
オフィスビルでの日常点検、ないしは、巡回点検時などにセンサーを設置すれば、測定された消費電力データが自動的にクラウドに送信・蓄積されます。測定結果をもとに、最短48時間後から用途別分離電力データの提供が開始されます。測定したデータを現地に取りに行くことなく、省エネ診断書や提案書を作成することができます。
ダッシュボードの機能イメージは、次ページを参照。
【製品URL】https://www.energy-coloring.com（ 4 ） その他
エナジーカラリングの使い方・利用シーン対象となるオフィスビルのキュービクル、もしくは分電盤にスマートフォンをベースとしたセンサーを設置します。この際、機器ごとに別々のセンサーを設置する必要はありません。
測定した電力推定値が、設置直後からWEBダッシュボード上で観測できるようになります。
更に、測定されたデータはクラウド上のAIエンジンによって分析され、最短48時間後から用途別に推定された消費電力（グラフィック・インターフェイス）を利用できるようになります。
WEBダッシュボードを活用し、電気代の削減インパクトの大きい機器の特定を簡便に行い、経済合理的なソリューションを効率的に提案することが可能となります。
また、内容の一部は、省エネコンサルタントだけでなく、施設管理者もアクセスすることができます。
オフィスビルの施設管理者も同時にデータを確認することで、施設管理者（オーナーサ
イド、テナントサイド）への提案に、更なる説得力を持たせることができます。

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エナジーカラリングのイメージ図
空調
電灯
OA 機器
その他

0:00

3:00

6:00

9:00

12:00

提供体制

15:00

18:00

データ提供用
クラウド
分析

Al 分析
クラウド

21:00

0:00

用途別分離電力の
見える化

詳細データ
送信

センサー
（中古スマートフォン）

3:00

6:00

9:00

12:00

15:00

18:00

21:00

フロアの利用部門

ビルの施設管理部門
省エネコンサルタント

データ測定

エナジーカラリングダッシュボードの機能
直近 3 時間分の推定電力値・
用途別分離電力値センサーで測定された電流波形

過去 7 日分の用途別消費電力量

測定回路の
設定情報

カレンダーで選択された日付の推定電力値・
用途別分離電力値・
FFT のゲイン表示（奇数次・偶数次）

日別表示変更用
カレンダー
センサー連携用
QR コード

用途別分離電力値
の個別表示

【新機能】
CSV ダウンロード

11

2

最新ツールの紹介④エネルギーマネジメント【DiAs】（ 1 ） 製品名・会社名■DiAs（ディアス） -Daily energy improvement AI system【広沢電機工業（株）】 https://www.e-hirosawa.co.jp/（ 2 ） 製品特徴
近年、AIを用いたシステムが、各分野に導入されてきています。建物維持管理の分野も例外ではなく、従来のBASやBEMSに新たな機能を付加したビル管理ツールを紹介します。
この最新ツールの大きな特徴は、クラウドを使用しない上、運転データを人間が分析することも不要なことにあります。現地の独立したパソコンのみで現在のエネルギー運用を人に代わって、こまめに自動運用することができます。
例えば、ホテルのホール等を24時間、一定の温湿度設定で運用しているとすると、監視員がホールの状態を確認して滞留人員が少なければ設定された温湿度等を省エネ運転すべく設定値の変更をBASで操作しています。
これを最新ツールで行うと、監視している滞留人員が少なくなった時点で自動的に設定
温湿度を変更する等により、運転中の空調機器を省エネに最適な運転モードにして運用してくれます。そのため、監視員が随時行うのに比べて、常にタイムリーに確実に運用するので、更なる省エネが推進されます。これは、高度なノウハウを持つエネルギー管理者が常駐し、専属で四六時中、省エネ運用を行っていることと同じ効果が期待できます。その間監視員は他の業務を行うことができるため、省力化や更なるサービスの向上が図られることになります。
最新ツールの原理は、BASの計測データから、設定温度・外気温湿度等のエネルギー
情報をAIが分析し、最適運用方策を導き出す。そして、RPAを用いてBASを自動操作するものです。
このデータ分析頻度は、10分、30分、60分と設定することができますし、その都度自動操作するものです。更に空調機器運用の他に熱源システムの運転や送水温度の変更調整
もBASの監視制御対象であれば、自動運転を行うことができます。
また、本システムは、運転中の機器の状態を監視・管理することもできるので、運転効率が下がってきたらアラームで喚起して、想定される箇所や原因をメッセージで伝えるので、そこを点検等対応すれば復帰することも可能なように設計されています。
先に触れたように、インターネット接続によるクラウドやその専門分析会社に頼らずに、独立したパソコン（運用・管理方法はエンジニアリング作業の中で確認し設定。
）で、そのビルに特化した空調設備に適した運用方法をAI利用のアルゴリズムが導いて、人手を掛けずに運用できるところが他と大きく違っているところといえます。また、このツールとBASとはLANで接続するだけで、どのBASメーカーにも接続可能です。従って既存の建物にも容易に設置することができます。
（ 3 ） 製品概要
エネルギーデータ（中央監視装置）

管理標準

運用の現実化調整

AI：知的ルールベース

AI: 機械学習
( 現実的運用に調整するための自動学習）（省エネ運用ルール）
DiAs 管理項目

原単位管理

受電設備

管理項目

設定

管理基準値
（設定数値はデフォルト値）

管理下限値
管理上限値
（基準値倍率：（基準値倍率：
外部設定）
外部設定）

供給原単位

□設定 DiAs 内計算 ー

需要原単位□設定 DiAs 内計算 ーシステム COP□設定 DiAs 内計算 ー

力率□設定 外部設定－95％～＋95％

三相バランス□設定 外部設定

0％～ 3％

1 ー

電圧変動率□設定 外部設定

0％～ 3％

1 ー

1.05 ー
1.05 ー
ー

0.95
1

1

1 ー

電力ディマンド ( 予測） □設定 外部設定

CGS 群管理中央監視装置のリモート制御省エネ自動実施
省エネナビ表示70％

1.05 ー

負荷平準化率□設定 外部設定

システム発電効率□設定 外部設定

0.3 ー

システム熱回収効率□設定 外部設定

0.5 ー

全体負荷率

□設定 DiAs 内計算 ーシステム廃棄熱量□設定 外部設定

0.95
0.95

ー

0.95
1.05 ー

設定

省エネ運用実績
各種シミュレーター①最適冷水・温水温度

省エネ率（建物全体）
10％／年

計算②冷却水温度計算
機器特性データ③熱源最適運転計算④空調機給気温度

他

12トップ画面（例）
建物の原単位メーター

給気温度及び
室内の温度設定（自動運転・運転方策表示）

空調機器運転表示（自動運転・運転方策表示）

メニュー選択各熱源機の定格
値 COP 推移保守メニュー選択

各種管理グラフ（例）エネルギー消費量推移

MJ/ 年

7,000.0
6,000.0
5,000.0
4,000.0
3,000.0
2,000.0

2016 年度
2017 年度
2018 年度

1,000.0
0.0
0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

60.00

50.00

外気比エンタルビー

70.00

80.00

KJ/kgDA

74,000.0

1272,000.0

1070,000.0

868,000.0

666,000.0

464,000.0

262,000.0

外気エンタルピ－エネルギー消費量
COP 推移CR-1-2

4.0

4.0

3.5

3.5

3.0

3.0

2.5

2.5

2.0
1.5

1.0
0.5
2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1200
1000

2.0

0.5
1

0.0

1

2

3

4

経過月数（直近 12 か月）

CR-2

COP 推移

11

12

効率推移

1.00

3.0
2.5

0.80
効率

COP

10

1.20

3.5

1.5

0.60
0.40

1.0
0.5
0.0

5
6
7
8
9
経過月数（直近 12 か月）

冷水蓄熱槽

4.0

2.0

2

3

4

5
6
7
8
9
経過月数（直近 12 か月）

10

11

12

0.00

800
600
400
200
0

0.20
1

0

負荷持続曲線

COP 推移

1.5

1.0
0.0

2018 年

2018/9/2 15：54

COP

COP

CR-1-12017 年

エネルギー消費量（原単位）年度推移

Graph Ior AR

電力ディマンド

Energy Navigalion Syslem --- DiAs

2016 年

削減率％

8,000.0

エネルギー

エネルギー消費量

MJ/ 月

外気温度ーエネルギー相関
9,000.0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

0

5000

10000

15000

持続時間

経過月数（直近 12 か月）

熱源機 COP 推移、空調機コイル劣化管理

負荷持続曲線とディマンド管理

製品仕様【ソフトウェア仕様】
DiAsエンジン：広沢電機工業（株）製SCADA：JoyWatcherSuite
Excel：Microsoft Excel2013以上
Java【ハードウェア仕様】標準パソコン OS：MicrosoftWindows10professional以上
CPU：Intel Core i5以上
メインメモリ：4G以上
ハードディスク：320GB
DVD-RAMドライブ：読込/書込 最大5倍速
LANポート：USBポート：モニタ
21.5型、解像度1920×1080以上
有線キーボード、有線マウス
通信機器 モバイルルータ、Wi－Fiルータなど
インターネットセキュリティ機能付きHUB
13

20000

2

最新ツールの紹介⑤作業者支援ツール【インテリジェントビューア】（ 1 ） 製品名・会社名■モバイルエッジコンピューティングデバイス 「dynaEdge DE100」■メガネ型ウェアラブルデバイス 「インテリジェントビューアAR100」■作業支援アプリケーション 「Vision DE Suite」【Dynabook（株）】 https://dynabook.com/business/mecd/index.html（ 2 ） 製品特徴
ビルメンテナンス業界の課題である「労働力不足」。この課題解決策として注目を浴びているのが、ITを活用した生産性、業務品質の向上施策です。しかし、事務業務に比べ、多種多様な環境下での現場業務では、IT活用に多くの課題がありました。
特に現場では、瞬時の判断が必要なシーンも多く、従来のクラウド型ITによる業務支援
では、通信負荷の増大や、通信遅延が大きな課題となります。
そこで、近年注目されているのが「エッジ」です。ユーザや現場の近くにエッジ端末を置き、大容量データを分散処理することで、クラウドへの通信負荷の軽減や通信遅延を解消できるネットワーク技法です。しかし従来のエッジ端末は固定式のものが多く、実際の現場では限定的な活動に制限されてしまいます。
「dynaEdge DE100」は、エッジ端末をモバイル化したことで、更に多様な現場業務に対応可能となり、今後のビルメンテナンス現場での活用が期待されます。
加えてメガネ型ウェアラブルデバイス「インテリジェントビューアAR100」は、いわゆるスマートグラスで、モバイルエッジの長所を最大限に活かし、作業支援アプリケーショ
ン「Vision DE Suite」と組み合わせることで、遠隔地から現場の作業者へ業務支援（指示）を行ったり、作業を行いながら両手を空けた状態で、スマートグラスに電子マニュアルを表示させたりすることもできます。更に上位バージョンでは、作業ナビにより、現場作業
工程を視覚的にサポートしつつ、作業記録を残し、後に結果を確認することも可能です。
（ 3 ） 製品概要
「dynaEdge DE100」は、Intel Coreプロセッサ搭載の手のひらサイズの高性能小型
コンピュータで、OSにWindows10を採用しています。また、アメリカ国防総省制定MIL
規格（MIL-STD-810G）のテストを実施し、現場作業にも十分耐えられる堅牢性を備えた製品となっています。
「 イ ン テ リ ジ ェ ン ト ビ ュ ー アAR100」 は、 ス マ ー ト グ ラ ス と し て は 業 界 初 と な る
Windows10対応の製品です。また、小型・軽量（48g）で、高輝度ディスプレイと、高画質（5MP）カメラを搭載し、マイク・スピーカー内蔵により、音声コミュニケーションも可能です。
「Vision DE Suite」 は、 写 真・ 動 画 撮 影・ ビ ュ ー ア な ど の カ メ ラ 機 能、Skype
forBusinessを利用した遠隔支援などの基本機能に加え、上位バージョンでは、作業手順を視覚的にサポートし、記録、確認を行う作業ナビの機能などを備えています。
（ 4 ） その他
今回紹介したものは、Windows10を搭載した端末で、作業現場から事務所に戻った際には、ディスプレイに接続することで普通のパソコンとしても利用でき、汎用性も高くなっています。
実際の利用シーンとしては、経験の浅い作業者への遠隔地からの作業支援や、トラブル発生時に現地で使用し、事務所とのリアルタイムな情報共有により的確な作業指示を行ったりすることが可能です。また、両手を空けたまま作業ができるので、動画マニュアルの作成などにも活用できます。
実際に使用してみると、製品自体は大変良いものなのですが、通信環境に左右されることが多く、通信インフラの整備などの実運用上の課題はまだまだありそうです。
スマートグラスは、労働力不足、技能継承などの課題に直面しているビルメンテナンス
業界において、今後、活躍が期待されるツールの一つで、注目度も高いのではないでしょうか。スマートグラスを発売しているメーカーは多数あり、製品も、それぞれのメーカーにより特徴が大きく異なっています。また、日々、新製品が発表され、機能も向上してきています。自社で導入される場合は、自社の業務スタイルに最適な製品を選択することが肝要かと思われます。

14

【モバイルエッジコンピューティングデバイス「dynaEdge DE100」】
VESAマウントキット（オプション）
ディスプレイの背面に取り付けると、通常のデスクトップパソコンとして利用できます。

【メガネ型ウェアラブルデバイス 「インテリジェントビューアAR100」】

視覚イメージ
装着イメージ【作業支援アプリケーション 「Vision DE Suite」
】

15

2

最新ツールの紹介⑥作業者支援ツール【熱中症対策サポーター】（ 1 ） 製品名・会社名■熱中症対策サポーター【（株）コモドソリューションズ】

http://www.comodo-sol.co.jp/（ 2 ） 製品特徴
① 作業員の持つスマートフォンとセンサーから、建設現場の熱中症危険度を現場事務所、または、本社安全管理部門等で監視が可能です。
② 一つの現場に、センサーを持つ作業員を複数配置することで、様々な環境を事務所で一括監視が可能です。
③ 熱中症危険度を可視化し、ひとめで危険度を判断することができます。
④ 複数の現場をまとめて本社で一括監視することが可能です。
⑤ 熱中症危険度の高い場所にいる作業員に、管理者から休憩を促すメッセージ等を送信することが可能です。
⑥ 建設現場だけではなく、高齢者施設、学校行事、各種イベント等でも利用が可能です。
⑦ この製品はシーズン利用期間が限定されております。詳細はメーカーにお問い合わせくだ
さい。
【製品ＵＲＬ】https://ehacss.comodo-cloud.net/（ 3 ） 製品概要
システム開発を行うコモドソリューションズは、スマートフォンとセンサーを使って熱中症の危険度を監視、遠隔から建築現場など作業員の状況をモニタリングし、休息を促す
メッセージを送信できるシステム「熱中症対策サポーター」を提供しています。
同サービスは、4月から10月までの気温が上昇するシーズン限定で同社が提供する熱中症対策サービスですが、毎年特に熱中症で死亡や重症化する確率が比較的高い建設業など
は、熱中症対策の必要に迫られており、気温上昇が本格化していき、熱中症患者が多くなる時期に合わせて、熱中症による死傷事案を減らし、労務管理の徹底を期するため、サービスの提供を行っています。
同社では、昨年度より舗装・土木や建築事業を行うNIPPOとの共同実証実験を継続しており、今後もウェアラブル端末とバイタルセンシングを組み合わせた機能を強化していくことを検討しています。
（ 4 ） その他
建設現場における【 熱中症サポーター 】導入事例
市場建設、ビル建設、工場建設、道路舗装等で利用されています。

事務所内イメージ

装着例

携帯セット一例

現場からの評価
・「見える化は大切。作業員の高齢化もあり、声掛けが大事。高齢作業員を抱える職長へのアラートにも使える。
」
・「リーダーだけではなく、土木や警備の作業員にも有効。
」

16

17

2

最新ツールの紹介⑦物品管理ツール【タグマッチ】（ 1 ） 製品名・会社名■RFIDソリューション『タグマッチ』【（株）日立システムズフィールドサービス】
https://www.hitachi-systems-fs.co.jp/service/support/solution/tagmuch/（ 2 ） 製品特徴
日本の人手（労働者）不足問題は、年々深刻化しており、ビルメンテナンス業界においても大きな課題の一つです。このような中で、既存業務の効率化は喫緊の課題であると思われます。
ビルメンテナンスにおいては、物品の管理が業務の一部となっていることも多く、特に「鍵管理」は、持ち出し・返却・棚卸しなども含め、どの企業、職種にも共通する管理工数のかかる業務ではないでしょうか。
RFIDは、電波を用いてRFタグ（タグやICタグとも呼ばれます）のデータを非接触で読み書きするシステムです。
運輸業、卸売業、小売業での物流過程管理や在庫管理といった活用事例での印象が強いシステムですが、ビルメンテナンス業界においても、「鍵管理」「重要物管理」などの物品管理に活用が期待でき、既存の管理工数を削減し、効率化できる可能性があります。
【『タグマッチ』の特徴】① UHF帯RFIDの活用
・UHF帯RFIDは、2010年にフランドル関連会社のイッツインターナショナルが全商品へのRFID貼付を開始、国内でもアパレル業界のユニクロなどで急速にRFID導入が進んでいます。
・また、経済産業省は「コンビニ電子タグ1000億枚宣言」を策定し、2025年までに大手コンビニエンスストアの取扱い商品すべてに採用するという検討を始めており、これらのことからも、現在はUHF帯RFIDが非常に注目を浴びています。
② スモールスタートからの機能拡張が可能
・本製品では、基本的な機能以外はオプション化しており、ユーザの用途、要望に合わせたオプションにより機能拡張していくことが可能です。
（ 3 ） 製品概要
① 持ち出し・返却管理
「いつ」
「誰が」
「何を」
「どうした」という記録を残します。
② 棚卸し機能
専用のハンディリーダーを使用して、棚卸し作業の管理工数を削減します。
③ 不正持ち出し検知（アラート機能）
専用のゲートを出入口に設置することにより、手続きをしていない管理対象物がゲートを通過するとパトランプ、IPカメラ、メールなどと連動し、不正持ち出しの警報を発報させることが可能です。
（※オプション）（ 4 ） その他
RFIDでは、RFタグ（タグやICタグとも呼ばれます）を管理対象物に取り付けることで、管理対象物を管理することになります。
つまり、RFタグを取り付けることができれば、
「書類」
「図面」
「鍵」
「記録媒体」「モバ
イルパソコン」「制服」など、棚卸しや持ち出し管理を行っている様々な業務に活用ができます。アラート機能と組み合わせることで、不正持ち出しの検知も行うことができるのでセキュリティ機器としても活用が可能です。
一つのビルに設備員・清掃員、警備員が常駐しているような場合は、共通利用、一元管理をすることもでき、管理工数の削減効果に応じて、システムのコストパフォーマンスも向上します。
「鍵管理」でのイメージが浮かびやすいと思いますが、多くのビルメンテナンス会社では、
鍵の適正管理のために、日々の持ち出し、返却、棚卸し業務に多くの管理工数をかけているのではないでしょうか。また、その作業自体にムダはなく、効率化の対象となっていな
いような場合も多いと思います。マンパワーの限界をタグマッチでサポートし、業務効率化に繋げる良い事例の一つかと思われます。

18

システム構成
構成図

写真イメージ

RFタグ

LAN

ハンディリーダーUSB

RFIDリーダー

タグマッチ
インストールパソコン

ゲート導入事例-①

設備用

卓上リーダー

鍵管理

案件
年間●管理対象物種類
鍵
●管理数量
500本

棚卸し作業工数

削減時間

約207時間■棚卸し作業

導入前

導入後

毎日点検

2名 約15分作業

1名 約 5分作業

約25分の削減

毎月点検

3名 約3時間作業

1名 約45分作業

約8時間の削減

毎年点検

3名 約3時間作業

1名 約45分作業

約8時間の削減導入事例-②

データセンター内保管

記録媒体管理年間●管理対象物種類
DVD/DAT/LTO●管理数量
約8,000個案件
棚卸し作業工数

削減時間

約86時間

■棚卸し作業

導入前

導入後

半年点検

2名 約22時間作業

1名 約1時間作業※3日間

その他、利用シーン
１：図面等の書類管理
２：モバイル端末（ノートパソコン、タブレット）管理
３：作業着などの制服管理
４：各施設への入退用ICカード管理
５：設備点検用の測定器管理など、アイデア一つで様々な物品の管理が可能になります。

19

約43時間の削減

3

最新技術の動向（ 1 ） 5Gについて［コラム］
米国と韓国では、既に、一般向けの5G商用サービスが始まっています。そして、いよいよ日本でも、商用サービス開始が目の前に迫ってきました。
通信技術としての詳細の解説は、このコラムでは触れませんが、5Gの特徴としては、・通信速度は毎秒20Gbit（ギガビット）、30年間で通信速度10万倍
・低遅延性による同時接続端末数は、1k㎡当たり100万台、4Gの100倍といったことが挙げられます。
ここでは、応用編として、イノベーション・シナリオや超スマート社会「ソサエティ 5.0＊¹」が到達した世界を垣間見ることにします。
①自動運転（コネクテッドカー）が、地上を走行するだけではなく、空飛ぶタクシーが地上の操作室から遠隔操縦可能になる。
②医療分野では、名医が手術ロボをリアルタイム遠隔操作し、執刀することで医師不足が解消する。
③災害現場では、無人建機が遠隔操作により災害復旧に大活躍。また、5G通信制御により操作するドローンを活用し、災害が発生しそうな場所を事前に監視すれば、防災や減災に繋がる。
④VR（仮想現実）、AR（拡張現実）、MR（複合現実）技術の進展と、空間に三次元の映像を描写するホログラム技術により、オフィス空間と住空間の境界が消失。
⑤ニューラル機械翻訳技術の急発展「ヒューマン・パリティ（人間並み）」により、ウェアラブル翻訳機器が一人一台に、人手不足対策として外国人活用を始めとするサービス業、
芸術・教育・医療分野に浸透する。
⑥通信の主役が、4Gは「人」、5Gは「機械（IoT機器）」となり、IoTが様々な産業で創造する社会基盤が国家の枠を超えたソサエティを形成する。

（参考）5G プロジェクト推進ロードマップ
2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

ラグビー W 杯

5GMF による活動

2014/9/30 設立
研究開発、標準化活動、国際連携、周知啓発を戦略的に方向付け

5G 関連技術の研究開発

平成 27 年度より、産学官連携による
5G 関連技術の研究開発を推進

5G 標準化活動●ITU-R 報告 M.2320「携帯電話システムの将来技術動向に関する報告」●ITU 5G 国際ワークショップ●ITU-R 勧告 M.2083「5G 将来ビジョンに関する新勧告」

世界無線通信会議（WRC-15）2021 年

東京オリンピック・
パラリンピックG

実現

国際電気通信連合
世界無線通信会議（WRC-12）

5
G

2020

世界に先駆け５

制度整備、
インフラ整備等システム総合実証推進体制 研究開発 国際対応・標準化

電波産業会「2020 and Beyond Adhoc」

2019

世界無線通信会議（WRC-19）

要求条件・サービスイメージ検討

インタフェース提案・評価

国際的な連携をとりつつ、5G 実現に向けた標準化活動等を推進

出所：総務省「電波政策 2020 懇談会」資料

経済産業省＊¹「ソサエティ5.0」
AIやIoT、
ロボット、
ビッグデータなどの革新技術をあらゆる産業や社会に取り入れることにより実現する新たな未来社会の姿。

20

（ 2 ） AI技術の進歩
現在は、第四次産業革命、第三次AIブームと呼ばれています。
実社会のあらゆる事業・情報が、データ化・ネットワークを通じて自由にやりとり可能に（IoT）、集まった大量のデータを分析し、新たな価値を生む形で利用可能に（ビッグデータ）、
機械が自ら学習し、人間を超える高度な判断が可能に（AI）、多様かつ複雑な作業についても自動化が可能に（ロボット）、これまで実現不可能と思われていた社会の実現が可能になり、これに伴い、産業構造や就業構造が劇的に変わる社会が来ると予想されています。
第三次AIブームで、特に発展が著しいのが、ディープラーニング（深層学習）です。
ディープラーニングは、人間の脳の神経回路の構造を模倣した情報処理の技術（ニューラルネットワーク）が非連続的な発展を遂げ、かなりの精度で、画像認識、音声認識や自動翻訳などが可能となりました。今後、ビルメンテナンス分野での実用化が進んでいくことを期待したいです。

（参考）Deep Learning（深層学習）技術の発展と社会への影響

防犯・監視
セキュリティ
マーケティング
画像による診断
広告

画像認識の
精度向上
米国・カナダがリード
2007

行動予測
異常検知

認識

コンピュータができて以来初めて「画像認識」ができる①②

画像認識 マルチモーダルな認識
出所：第 11 回新産業構造部会

介護
調理・掃除

自動運転
物流・建設
農業の自動化
製造の効率化東大松尾准教授資料

翻訳
海外向け EC…
教育
秘書
ホワイトカラー支援？

大規模知識理解

環境変化に
ロバストな
自律的行動

文脈にあわせて「優しく触る」「持ち上げる」技術

言語理解

言葉の意味理解運動の習熟
ロボット・機械に熟練した動きができる2020

文の「意味」が分かる（文と映像の相互変換ができる）

2025

③

④

ロボティクスインタラクション⑤
シンボル
グラウンディング

Deep Learning をベースとする技術の進展

21

2030
⑥
知識獲得
経済産業省

（ 3 ）「プラント・インフラ保安」の今後の取組の方向性など
経済産業省では、「プラント・インフラ」の保安について課題をふまえ今後の技術を活用した提言がなされています。
① 解決すべき課題
我が国では、多くのプラント、建物施設で老朽化が進むほか、保守・安全管理の実務を担ってきたベテラン従業員が引退の時期を迎えつつあり、今後、重大事故のリスクが増大する
おそれがあります。
② 現状整理IoT・ビッグデータ等を効果的かつ効率的に活用し、現場の自主保安力を高め、企業の「稼ぐ力」の向上を図ることが重要です。一方で、我が国の事業者ではデータの利活用等が十分進んでいません。そのため、石油精製・化学業界においては、IoT等を活用した自主保
安技術向上のための実証事業を事業者ごとに実施しています。また、電力業界においては、
保守点検作業等の効率化のため、火力発電設備を中心に、各種センサー等を活用した自主的な保安力向上の取組を実施しています。
③ 電力分野の取組例
ビッグデータの活用○異常予兆の把握
中部電力は、自社の火力発電所に係る高度な運転保守技術と、NECが保有するデータ分析技術を組み合わせた運転支援システムを開発。大量のプラントデータから状態変化、異常等の予兆を捉え、早期対処により最適運転（高効率、高稼働）の維持
および故障の未然防止を実現しています。
【出典】中部電力作成資料から抜粋
AIの活用○運転の自動化と海外展開
三菱日立パワーシステムズは、AIを活用した石炭焚きボイラー燃焼調整の自動化システムを開発し、ベテラン技師による石炭焚きボイラー燃焼調整と同等の精度を実現。台湾公営の台湾電力林口火力発電所に導入され、商業運転を開始しています。

最新機器の活用【出典】MHPSニュースリリース（2017年1月）○ドローン等による自動点検
東京電力では、電線に沿って飛行するドローンで電力設備を自動点検するシステムの開発や、部分放電を監視するセンサーを導入。送電線の常時監視を実現しています。
【出典】DRONE WALKERより④ 今後の取組の方向性
規制の見直しや実証事業に加え、市場メカニズムを活用したイノベーション促進の仕組
み作り（調達、システムインフラ輸出等）を進めることで、技術・社会・市場等を含めた「保安エコシステム」を構築し、自主保安力と生産性の双方を同時に向上させることを目指しています。
最後に、一般の建物施設にも、各種センサーや通信技術の進化を活用した、より安全で効率的で、かつ、省力化を目指した仕組みができることに注目していきましょう。
22

4

レポートのまとめ
AI、IoTといえば、自ら何かを語ったり、ニュースや新聞・雑誌の記事を見かけたりと、その見聞は、日常的な出来事といえます。
しかし、管理現場での具体的な活用となると、イメージしにくいのではないでしょうか。
本レポートでは、そうした中、ユースケース(事例)をお示ししました。
なお、本レポートで紹介された個々の製品(システム)、サービスは、いうまでもありませんが、製品の効果を保証するものでもありませんし、数多の製品群から、何らかの基準により選定したものでもありません。紹介事例の効果は、各社の事情により変わるため、各社において効果検討をしてください。
しかし、日進月歩で目覚ましく市場に繰り出される様々なツールを取捨選択していく上での、現場で必要とされる一定の情報は、提供できたのではないでしょうか。
一方、AI、IoTに関して、製品開発、サービスを提供するサイドでは、建物管理業に対しての理解が進んでいるとは到底考えられません。先日も、ある大手ベンダーから、とある申入れがあったのですが、よくよく伺ってみると、RPA製品利用の提言であったり、目線が定まっていない感を受けます。
背景として、商業ベースに行き着くため、以下のようなことが喧伝されています。
いわゆる産業の最前線プラントでのダウンタイムロス＊²にスポットが当たり、また、
実際のパーコスト＊³で考えても、ドメイン・フィールド＊⁴が、まだまだ限定されるとした見方です。
AI、IoTも、広く経済活動へ根を下ろすことで、国際競争力を担保するために国としての種々の施策が打たれており、産業の米となりつつあります。
そんな中で、全体の動きを把握することは不可能に近く、今、我々に求められていることは、AI、IoTの利用や経済効果が、指数関数的に発展拡大していくといった「理解」そのものです。
表現の流布としては、一昔前の、「デジタル化」に近いのではないでしょうか。
詳細は省略しますが、デジタル化といっても、概念としては、デジタイゼーション＊⁵、
デジタライゼーション＊⁶、デジタル・トランスフォーメーション(DX)＊⁷と様々な態様が存在します。
川上では「PropTech」＊⁸が、従前のファンドの流れ、AMからPMといったプロフェッ
ショナルの展開ではない、むしろ、ITプレイヤーが活躍する領域として形成されつつあります。米国においては、既にマーケットが成立しています。
AI、IoT、5Gが、ますます、日常生活シーンに溶け込んでいくことだけは、疑いようがないのではないでしょうか。
＊²「ダウンタイムロス」
機器やシステムの何らかの不具合発生により生じる経済的な不利益。
＊³「パーコスト」
パーセントコスト、一単位当たりの費用効率。
＊⁴「ドメイン・フィールド」
企業が定めた自社の競争する事業領域。
＊⁵「デジタイゼーション」
デジタル技術を利用してビジネス・プロセスを変換し、効率化やコストの削減、あるいは付加価値の向上を実現すること。
＊⁶「デジタライゼーション」
IoTの進化によって、生活の中ではあらゆる物やコト、ビジネス面では商品やサービ
ス、それらを企画・開発・製造する工程や販売、流通やマーケティング、更には消費者の体験、これらのバリューチェーンの隅々にまでデジタル技術を適用すること。
＊⁷「デジタル・トランスフォーメーション(DX)」
AIやIoT、5Gなどの最先端デジタルテクノロジーの活用により新たな価値を創造し、暮らしやビジネスをより良く変えていくこと。
＊⁸「PropTech」「不動産」と「テクノロジー」をあわせた造語。
多様な情報通信技術と、旧来の不動産業界のビジネスを融合させた新しい不動産サービスを指す言葉。

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